«Черная пятница», «Кибернеделя», новогодний ажиотаж — традиционное испытание для ретейла. Когда «горят» отделы продаж, поддержки и обработки отзывов, нагрузка растет в разы, а ошибки становятся дороже. Но некоторые компании встречают пик продаж спокойно — потому что уже внедрили генеративный искусственный интеллект, который берет на себя часть рутинных процессов и помогает командам работать быстрее и точнее.
По оценке McKinsey, внедрение LLM может принести глобальному ретейлу 240−390 млрд долларов дополнительной ценности, увеличив среднюю маржу на 1,2−1,9%. Команда Generation AI рассказала Sostav, как ретейл и e-commerce используют ИИ в повседневной работе на основе российских и мировых кейсов.
От отзыва к действию: как ИИ превращает голос клиента в управляемые решения и выручку
Раньше отзывы клиентов редко конвертировались в прямое влияние на бизнес и выручку. Сегодня корпорации превращают их в актив: выстраивают механизмы, где ИИ сам понимает, что происходит в реальном времени и запускает цепочку действий.
В 12Storeez генеративный ИИ ежедневно анализирует тысячи отзывов, фиксирует тренды и запускает алерты — если, например, несколько клиентов жалуются на плохо пришитые пуговицы, товар моментально попадает в поле внимания команды. Это позволяет оперативно снимать с продажи уязвимые позиции и заранее устранять проблемы до того, как они вызовут волну негатива.
Благодаря ИИ команда получила возможность анализировать весь массив обратной связи, выявлять паттерны и системные проблемы, которые раньше оставались незамеченными. Число отзывов, требующих ручной обработки, снизилось до нуля — теперь специалисты фокусируются на более сложных и нестандартных обращениях, требующих глубокого разбора и персонального подхода.
В e‑com сервисах эксперименты подтверждены цифрами. Например, в финансовой экосистеме для e-com Klarna ИИ‑ассистент за первые четыре месяца после запуска обрабатывал около двух третей клиентских обращений — в сумме больше 6 млн диалогов. Это тот случай, когда клиентский опыт напрямую влияет на P&L.
Персонализация как драйвер лояльности: от массовых рассылок к индивидуальным сценариям
Пока одни бренды отправляют аудитории однотипные акции, другие используют ИИ, чтобы каждое касание с клиентом было релевантным. Задача — предложить нужное в подходящий момент, не раздражая и не теряя контекст.
Так, в российском «Магните» ИИ-система выстраивает персональные триггеры для каждого покупателя: рекомендации, уведомления и предложения формируются на основе пользовательского опыта. Компания также использует генеративный ИИ и для обработки отзывов — ежемесячно модель анализирует более 4,5 млн фидбэков, распределяет их по темам и генерирует ответы клиентам. По данным кейса «Магнит», увеличение числа лояльных клиентов всего на 1% дает десятки миллионов рублей дополнительной выручки в месяц, а персонализированный ответ на отзыв повышает средний чек и вероятность повторной покупки.
Небольшая e-commerce компания Happywear пошла похожим путем: внедрила GigaChat для автоматизации обработки 180 000 отзывов в месяц. Модель определяет тональность, генерирует индивидуальные ответы и передает критичные сигналы в отдел качества. После внедрения генеративного ИИ операционные затраты сократились на 55%.
Контроль качества и операций с помощью ИИ
ИИ помогает ретейлерам не только общаться с клиентами, но и контролировать то, что попадает на полку. Когда речь идет о свежих продуктах или товарах с высокой текучкой, автоматизация проверки качества критична — она напрямую влияет на репутацию и возвраты.
Например, российский ретейлер «ВкусВилл» внедрил в дарксторах ИИ-систему для распознавания дефектов фруктов и овощей. Технология анализирует фотографии через чат-бот в Telegram и заменяет консультации технологов — на каждый запрос модель отвечает со скоростью менее двух секунд. Результат для бизнеса — попадание некачественных продуктов на полку нивелируется еще на этапе приемки, сокращаются списания и жалобы клиентов.
Контент‑конвейер: генеративный ИИ ускоряет time‑to‑market и снижает затраты
Когда ассортимент обновляется ежедневно, а на вывод новых SKU нужны описания, фото и баннеры — генеративный ИИ становится основой для создания контента. Маркетплейсы и сети используют LLM для создания карточек товаров: описания, заголовки, атрибуты и даже изображения создаются автоматически. Это ускоряет вывод ассортимента и поддерживает единый тон коммуникации.
Один из заметных кейсов — Amazon. В конце 2023 года компания запустила ИИ-инструмент, который создает реалистичные лайфстайл-изображения товаров для рекламных баннеров. Продавцу достаточно загрузить обычное фото на белом фоне и написать текстовую подсказку — ИИ самостоятельно помещает товар в контекст.
Например, диван из студийной съемки превращается в часть виртуальной гостиной с декором и освещением — так покупатель сразу видит товар в реальной обстановке. После внедрения генеративного ИИ кликабельность рекламных объявлений выросла на +40%.
Дорожная карта: с чего начать и как масштабировать ИИ в ретейле
Чтобы ИИ перестал быть разовым экспериментом и начал приносить устойчивый рост, ретейлерам нужно выстроить осознанный подход к выбору сценариев, архитектуре решений и организационной структуре.
Шаг 1. Начинать с бизнес-задач, а не технологий
Выбирайте конкретные проблемы: снижение списаний, персонализация промо, оптимизация ассортимента, автоматизация поддержки. Фокус на 2−3 перспективных сценариях позволит быстрее получить эффект и обосновать масштабирование.
При этом важны не только метрики ИИ-модели (точность, скорость), но и бизнес-показатели: рост LTV, снижение out-of-stock, прирост маржинальности первого заказа, скорость выхода на результат.
Шаг 2. Определить границу между внутренней разработкой и готовыми решениями
Если ИИ-модель связана с уникальными задачами или требует глубокой интеграции с внутренними процессами (например, ценообразование или логистика) — ее можно строить силами собственной команды.
А вот генерацию контента, аналитику отзывов или чат-боты можно реализовать через внешние платформы и API — особенно на старте. Ключевой критерий выбора — возможность контролировать качество работы модели и дообучить ее на собственных данных.
Шаг 3. Заложить масштабируемость и управление рисками с первого дня
Важно заранее проектировать процессы управления качеством, рисками и прозрачностью ИИ-решений. Это включает архитектуру данных, мониторинг работы моделей, аудит входных и выходных параметров, этическую проверку.
Организации, которые с самого начала интегрируют ИИ в операционную модель, систему управления и программы обучения персонала, получают устойчивые конкурентные преимущества.
Светлана Захарова, эксперт Generation AI и CBDO Just AI:
Успешные проекты объединяет вовлеченность CEO, кросс-функциональный подход вместо «зоопарка» решений от каждого отдела, баланс внутренней экспертизы и знаний партнеров. И главное — иметь системный роадмап, чтобы через год не получить набор устаревших инструментов.
Эра автономных ИИ-агентов в e-commerce и ретейле
Пока одни компании осваивают базовые сценарии — автоматизацию отзывов и генерацию контента — аналитики уже говорят о следующей волне трансформации e-commerce. В недавнем отчете McKinsey описана новая модель шопинга: автономные ИИ-агенты, которые совершают покупки от лица потребителей. Они предугадывают потребности, сравнивают товары на платформах и проводят транзакции практически без участия человека.
По прогнозам McKinsey, к 2030 году через ИИ-агентов может проходить до 3−5 трлн долларов мировой B2C-торговли. Границы между платформами и сервисами будут стираться: покупки превратятся в единый персонализированный процесс, управляемый намерениями клиента, а не рекламными воронками ретейлеров.
Для бизнеса вызов состоит в адаптации к эре агентов — компаниям придется менять модели монетизации, способы взаимодействия с клиентами и осваивать новые технологии, чтобы не потерять доступ к потребителю, за которого все чаще будет действовать его персональный цифровой агент.